Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现.
Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现
数据准备
在Eviews中导入需要分析的时间 序列数据，并进行必要的预处理 ，如缺失值处理、平稳性检验等 。
模型设定
根据研究目的和数据特征，选择 合适的VAR模型阶数（滞后阶数 ），并设定模型的约束条件（如 外生变量、季节性等）。
参数估计
运用最小二乘法（OLS）或极大 似然法（ML）等估计方法对VAR 模型进行参数估计，得到模型的 系数矩阵和截距项。
3. 在弹出的对话框中，设置 冲击的滞后期数（即观察冲 击影响的期数），并选择要 分析的变量。
4. 点击“OK”按钮， Eviews将生成脉冲响应结果 。
脉冲响应结果的解读
脉冲响应图
通常以图形形式展示脉冲响应结果，横轴表示滞后期数，纵轴表示内生变量对冲击的响应程度。通过脉冲响应图可以 直观地观察变量之间的动态影响关系。
Eviews中VAR模型的实现步骤
模型诊断
对估计得到的VAR模型进行诊断检验，包括残差自相关检验、异方差性检验等，以确保模 型的合理性。
脉冲响应分析
在Eviews中利用脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）分析VAR模型中各 变量对冲击的反应程度和持续时间。通过设置冲击大小和滞后期数，可以得到不同变量之 间的动态影响关系图。
在Eviews中选择 "Quick"->"Estimate Equation"，在弹出的 对话框中选择VAR模型 ，并设定滞后阶数。
变量选择
根据研究目的选择合适 的变量，并将其添加到 模型中。
模型估计
点击"OK"按钮，Eviews 将自动进行VAR模型的 估计，并显示估计结果 。
脉冲响应分析与方差分解
2016新编VAR模型基本操作指引（Eviews）
VAR模型基本操作指引（Eviews）1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项； trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate V AR…——对话窗缺省的是非约束V AR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出V AR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析/ 方差分解在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验V AR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析。
如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
V AR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate V AR…——对话窗——选择VEC——相比较V AR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
—OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
打开数据组窗口——View——Granger Causality…——选择最大滞后长度—OK8、建立协整回归方程建立回归模型后，如果模型存在自相关，则建立广义差分模型电力安全月工作总结[电力安全月工作总结]电力安全月工作总结2011年3月1日至3月31日为我公司的安全生产月，**变电站围绕;夯实基储提高素质、树立标杆、争创一流;的主题，开展了丰富多彩、形式多样的具体行动：通过看板形式宣传安全第一、预防为主的方针；通过48+4的学习机会，进行安全生产大讨论；通过安全活动进行查找本站的隐患的活动，电力安全月工作总结。
VAR模型、Johansen协整检验在eviews中的具体操作步骤及结果解释
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利用Genr命令可算得用于检验原假设是否 成立的伴随概率 P：
p=1-@cchisq(42.4250,18) =0.000964
故 P=0.000964< =0.05，应拒绝原假设
，建立VAR(3)模型。
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三、约翰森（Jonhamson）协整检验
Jonhamson（1995）协整检验是基于VAR模 型的一种检验方法，但也可直接用于多变量间的协 整检验。
1.Johanson协整似然比（LR）检验 H0：有 0个协整关系; H1：有M个协整关系。 检验迹统计量：
N
LRM n
log(1 i )
i M 1
图11-1和图11-2，由图11-2可以看出，三个对数序列的
变化趋势基本一致，可能存在协整关系。
13
160000
120000
80000
40000
0 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
GDP
CT
IT
图11-1 GDPt、 Ct和 It
的时序图
12
11
10
9
8
7
6
5 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
LR 2(Lnl(1) Lnl(3)) 2(108.7551 129.9676) 42.4250
其中，Lnl(1)和Lnl(3)分别为P=1和P=3时VAR(P) 模型的对数似然函数值。在零假设下，该统计量 服从渐进的 2 ( f ) 分布，其自由度f为从VAR(3) 到VAR(1)对模型参数施加的零约束个数。对本 例：
这种方程组模型主要用于分析联合内生变量 间的动态关系。联合是指研究N个变量 y1t y2t yNt 间的相互影响关系，动态是指p期滞后。故称VAR 模型是分析联合内生变量间的动态关系的动态模 型，而不带有任何约束条件，故又称为无约束 VAR模型。建VAR模型的目的：
Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现PPT演示课件
3. VAR模型的建立
在“VAR Type”中有两个选项： •“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型， 即 VAR模型的简化式； •“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 “Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当 工作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 “Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 “Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认 情况下将常数项c作为外生变量。 “Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间
EViews统计分析基础教程
第11章 VAR模型和VEC模型
重点内容： • 向量自回归理论 • VAR模型的建立 • Johansen协整检验 • VEC模型的建立
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一、向量自回归（VAR）模型
1.向量自回归理论
向量自回归模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统， 并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲 击对经济变量所产生的影响。
在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的 “View”|“Lag Structure”|“Granger Causality/Block Exogeneity Tests”选项，可得到检验结果 。
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一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 右图的检验结果为： 在5%的显著性水平下， 变量log(ex)能Granger引 起变量log(ms)，即拒绝 原假设；但变量log(ms) 不能Granger引起变量 log(ex)，即接受原假设。
eviews 广义脉冲响应 广义方差分解 -回复
eviews 广义脉冲响应广义方差分解-回复Eviews是一种经济学和金融领域常用的统计软件工具，它提供了丰富的数据分析和模型建立功能。
其中，广义脉冲响应和广义方差分解是Eviews 中常用的方法之一，用于研究时间序列数据中变量之间的关联性和影响。
广义脉冲响应（Generalized Impulse Response，GIR）分析是一种用来衡量变量之间动态关系的方法。
它基于VAR（向量自回归）模型，用来研究一个变量的冲击对系统中其他所有变量的影响。
广义脉冲响应函数显示了一个变量的冲击对其他变量产生的直接和间接影响。
在Eviews中，进行广义脉冲响应分析的第一步是建立VAR模型。
VAR模型是一种用于描述多个变量之间互相依赖关系的模型，它假设每个变量都是过去若干期的线性组合，且与其它变量的过去值有关。
Eviews提供了一种直观的方式来构建VAR模型，只需选择变量并选择合适的滞后阶数。
建立VAR模型后，可以使用Eviews的“GIR”命令来计算广义脉冲响应函数。
在Eviews的命令窗口中输入“var.varname.gir”（varname是你在VAR建模时指定的变量名），可以得到广义脉冲响应函数的图形和数据。
广义脉冲响应函数的解释主要依赖于变量之间的关系和实际问题。
一般来说，如果冲击对某个变量有正向影响，对其他变量有负向影响，则说明这两个变量之间存在负相关关系。
如果冲击对某个变量有正向影响，对其他变量同样有正向影响，则说明这两个变量之间存在正相关关系。
除了广义脉冲响应函数，Eviews还提供了广义方差分解（Generalized Variance Decomposition，GVD）分析方法。
广义方差分解是一种用来衡量不同变量对整体波动的贡献程度的方法，它可以帮助我们了解各个变量的相对重要性。
进行广义方差分解分析的步骤与广义脉冲响应类似。
首先，建立VAR模型。
然后，在Eviews命令窗口中输入“var.varname.gvd”（varname是你在VAR建模时指定的变量名），可以得到广义方差分解的结果。
VAR模型Eviews基本操作指引
Eviews基本操作指引：1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项； trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析（Response of * to * Innovations）/ 方差分解（Variance Decornposition）在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析～如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
——OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
最新Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现教学讲义PPT课件
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一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
在“VAR Type”中有两个选项： •“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型，即 VAR模型的简化式； •“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 “Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当工 作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 “Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 “Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认情 况下将常数项c作为外生变量。 “Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间
Eviews中VAR模型的操 作、脉冲响应分析和方差
分解的实现
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一、向量自回归（VAR）模型
1.向量自回归理论
向量自回归模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统， 并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲 击对经济变量所产生的影响。
滞后阶数为p的VAR模型表达式为 yt=A1 yt-1 +A2 yt-2 +…+ Ap yt-p+B xt + μt
在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的“View”|“Lag Structure”|“Granger Causality/Block Exogeneity Tests”选项，可 得到检验结果 。
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一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 右图的检验结果为： 在5%的显著性水平下， 变量log(ex)能Granger引 起变量log(ms)，即拒绝 原假设；但变量log(ms) 不能Granger引起变量 log(ex)，即接受原假设。
最新-Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解-PPT文档资料
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一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 右图的检验结果为： 在5%的显著性水平下， 变量log(ex)能Granger引 起变量log(ms)，即拒绝 原假设；但变量log(ms) 不能Granger引起变量 log(ex)，即接受原假设。
结构VAR是指在模型中加入了内生变量的当期值，即解释变 量中含有当期变量，这是与VAR模型的不同之处。 下面以两变量SVAR模型为例进行说明。
xt=b10 + b12zt +γ11xt-1 +γ12 zt-1 + μxt zt=b20 + b21xt +γ21xt-1 +γ22 zt-1 + μzt 这是滞后阶数p=1的SVAR模型。其中，xt和zt均是平稳随机 过程；随机误差项μxt和μzt是白噪声序列，并且它们之间不相 关。系数b12表示变量的zt的变化对变量xt的影响；γ21表示xt-1 的变化对zt的滞后影响。该模型同样可以用如下向量形式表 达，即
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一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立 VAR模型的滞后结构检验 （4）滞后阶数标准
选择VAR对象工具栏中的“View”|“Lag Structure”|“Lagபைடு நூலகம்Length Criteria”选项，在弹出的对话框中输入最大滞后 阶数，然后单击“OK”按钮即可得到检验结果。
VAR模型Eviews基本操作指引
Eviews基本操作指引：1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项； trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析（Response of * to * Innovations）/ 方差分解（Variance Decornposition）在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析～如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
——OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
VAR模型基本操作指引(Eviews)
VAR模型基本操作指引（Eviews）1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项； trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束V AR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出V AR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析/ 方差分解在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验V AR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析。
如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
V AR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate V AR…——对话窗——选择VEC——相比较V AR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
—OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
打开数据组窗口——View——Granger Causality…——选择最大滞后长度—OK8、建立协整回归方程建立回归模型后，如果模型存在自相关，则建立广义差分模型。
VAR模型基本操作指引Eviews.doc
精品VAR 模型基本操作指引（ Eviews ）1 、 ADF双序列——打开序列数据窗口——View —— Unit Root Test——位根框（1 st difference，即△ X；intercept：包含截距；trend：包含）界判断：如果ADF 小于某一著性水平下的界，序列在此著性水平下平。
2 、根据 SIC 和 AC 确定 VAR 的滞后期位根操作的出果中3 、建立 VAR 模型在 workfile里——Quick——Estimate VAR⋯——窗缺省的是非束VAR ，另一是向量差修正模型。
出内生量的滞后期。
出用于运算的本范。
Endogenous 要求出VAR 模型中所包括的内生量。
Exogenous要求出外生量（一般包含常数）。
果示中，回系数下第一个括号中的准差，第二个括号中的t 。
4 、脉冲响分析/ 方差分解在行脉冲响函数断之前，需要先VAR模型的平性，用AR根(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)行。
AR根中，如果点都落在位里，才可以做脉冲分析。
如果模型不平，要重新修改量，去掉不著量。
VAR 模型估果窗口中——View —— impulse response——table5、整关系- 可编辑 -精品前提条件：序列同整打开序列数据窗口——View —— Cointegration Test⋯——6、差修正模型Quick —— Estimate VAR⋯——窗——VEC——相比VAR 的置中要多填入差修正个数（ Number of CE’s），且此的外生量置中不需要再另外置常数。
—OK7、格杰因果前提条件：序列存在整关系Eviews 可以直接出两个量的双向格杰因果果。
打开数据窗口——View —— Granger Causality⋯——最大滞后度—OK8、建立整回方程建立回模型后，如果模型存在自相关，建立广差分模型- 可编辑 -。
Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现(理论实操)
行业进步
12
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二、脉冲响应函数
脉冲响应函数（IRF，Impulse Response Function）分 析方法可以用来描述一个内生变量对由误差项所带 来的冲击的反应，即在随机误差项上施加一个标准 差大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值所 产生的影响程度。 在 E Vi e w s 软 件 操 作 中 ， 选 择 VA R 对 象 工 具 栏 中 的 “View”|“Impulse Response…”选项，或者直接点 击VAR对象工具栏中的“Impulse”功能键即可得到 脉冲响应函数的设定对话框。。
当 0< 临界值时，接受H00，没有协整向量；
当 0> 临界值时，拒绝H00，至少有一个协整向量；
当 1< 临界值时，接受H10，只有一个协整向量；
当 1> 临界值时，拒绝H10，至少有两个协整向量；
…
当 r< 临界值时，接受Hr0，只有r个协整向量。
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四、 Johansen协整检验
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二、脉冲响应函数
在脉冲响应函数的设定对话框中有两个选项卡： 一个是“Display”， 一个是“Impulse Definition”。 系统默认下打开的是“Display”选项卡。 其中，“Display Format”包含三种显示形式，“Table” 表格形式，“Multiple Graphs”多个图形式， “Combined Graphs”组合图形式。系统默认下是 “Multiple Graphs”选项。
在VAR对象的工具栏中选择“View”|“Lag Structure”|“AR Roots Table/ AR Roots Graph”选项，得到 AR根的表和图。
eviews 广义脉冲响应 广义方差分解 -回复
eviews 广义脉冲响应广义方差分解-回复问题，解释和解释根据需求和需要分离的方式。
首先，我们来解释一下Eviews。
Eviews是一种经济学和金融学方面的统计分析软件，用于对经济和金融数据进行分析、建模和预测。
它提供了广泛的统计分析工具，比如回归分析、时间序列分析、面板数据分析等等。
在本文中，我们将讨论Eviews中的两个重要概念，即广义脉冲响应和广义方差分解。
广义脉冲响应是指在时间序列数据中，一个变量对于另一个变量的冲击产生的影响。
它通过计算一个变量对于另一个变量的动态反应函数来表示。
在Eviews中，我们可以使用VAR模型（向量自回归模型）来估计广义脉冲响应。
VAR模型是一种广泛应用于时间序列数据的模型，其中每个变量都被认为是其他变量的线性组合。
通过估计VAR模型的参数，我们可以得到每个变量对其他变量的冲击响应函数。
广义脉冲响应的计算可以通过Eviews的VAR模型命令来实现。
首先，我们需要加载我们的时间序列数据，并指定我们感兴趣的变量。
然后，我们可以使用VAR模型命令来估计模型的参数。
一旦模型被估计，我们可以使用“irf”命令来计算广义脉冲响应函数。
这将生成一个矩阵，其中每行代表一个变量，每列代表在给定时间点上的冲击响应。
接下来，让我们来解释广义方差分解。
广义方差分解是一种分解方法，用于将一个变量的方差分解为不同来源的方差。
它可以帮助我们理解一个变量的波动是由哪些因素引起的。
在Eviews中，我们可以使用VAR模型来进行广义方差分解。
VAR模型的参数估计结果包括各个变量的方差和协方差矩阵，通过对这个矩阵进行计算，我们可以得到广义方差分解的结果。
在Eviews中，我们可以使用“irfvarcum”命令来进行广义方差分解。
这个命令将生成一个矩阵，其中每行代表一个变量，每列代表不同来源的方差的贡献。
这样，我们就可以清楚地看到每个变量的波动是由哪些因素引起的。
最后，我们需要根据需求和需要确定分离的方式。
VAR模型基本操作指引(Eviews)
VAR模型基本操作指引（Eviews）1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test——单位根检验对话框（1st difference，即检验△X；intercept：包含截距项；trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析/方差分解在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析。
如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
—OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
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一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
选择“Quick”|“Estimate VAR…”选项，将会弹出下图所 示的对话框。 该对话框包括三个选项卡，分别是“Basics”、 “Cointegration”和“VEC Restrictions”， 后两个选项卡在VEC模型操 作中使用。系统默认是“Basics” 选项卡。。
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一、向量自回归（VAR）模型
4. VAR模型的检验 VAR模型的滞后结构检验 （1）AR根的图与表 如果VAR模型所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内， 则该模型是稳定的；如果VAR模型所有根模的倒数都大于1， 即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。如果被估计的VAR 模型不稳定，则得到的结果有些是无效的。
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
VAR模型中AR根的图
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一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立 VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 Granger因果检验的 原假设是 H0：变量x不能Granger引起变量y 备择假设是 H1：变量x能Granger引起变量y
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一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
在“VAR Type”中有两个选项： •“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型， 即 VAR模型的简化式； •“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 “Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当 工作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 “Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 “Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认 情况下将常数项c作为外生变量。 “Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间
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第11章 VAR模型和VEC模型
重点内容： • 向量自回归理论 • VAR模型的建立 • Johansen协整检验 • VEC模型的建立
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一、向量自回归（VAR）模型
1.向量自回归理论
向量自回归模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统， 并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲 击对经济变量所产生的影响。
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一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
VAR模型的滞后结构检验 （3）滞后排除检验 滞后排除检验（Lag Exclusion Tests） 是对VAR模型中的每一阶数的 滞后进行排除检验。如右图所示。 第一列是滞后阶数， 第二列和第三列是方程的χ2统计 量， 最后一列是联合的χ2统计量。
在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的 “View”|“Lag Structure”|“Granger Causality/Block Exogeneity Tests”选项，可得到检验结果 。
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一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 右图的检验结果为： 在5%的显著性水平下， 变量log(ex)能Granger引 起变量log(ms)，即拒绝 原假设；但变量log(ms) 不能Granger引起变量 log(ex)，即接受原假设。
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在VAR对象的工具栏中选择“View”|“Lag Structure”|“AR Roots Table/ AR Roots Graph”选项，得到 AR根的表和图。
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一、向量自回归（VAR）模型
4. VAR模型的检验
VAR模型的滞后结 构检验 （1）AR根的图与 表
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial 1.5
滞后阶数为p的VAR模型表达式为 yt=A1 yt-1 +A2 yt-2 +…+ Ap yt-p+B xt + μt
其中，yt为k维内生变量向量；xt为d维外生变量向量；μt是k 维误差向量A1，A2，…，Ap，B是待估系数矩阵。
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一、向量自回归（VAR）模型
1.向量自回归理论 滞后阶数为p的VAR模型表达式还可以表述为
即
上式称为非限制性向量自回归（Unrestricted VAR）模型， 是滞后算子L的k ╳ k 的参数矩阵。 当行列式det[A(L)]的根都在单位圆外时，不含外生变量的非 限制性向量自回归模型才满足平稳性条件。
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一、向量自回归（VAR）模型
2.结计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立 VAR模型的滞后结构检验 （4）滞后阶数标准
选择VAR对象工具栏中的“View”|“Lag Structure”|“Lag Length Criteria”选项，在弹出的对话 框中输入最大滞后阶数，然后单击“OK”按钮即可得 到检验结果。
结构VAR是指在模型中加入了内生变量的当期值，即解释变 量中含有当期变量，这是与VAR模型的不同之处。 下面以两变量SVAR模型为例进行说明。
xt=b10 + b12zt +γ11xt-1 +γ12 zt-1 + μxt zt=b20 + b21xt +γ21xt-1 +γ22 zt-1 + μzt 这是滞后阶数p=1的SVAR模型。其中，xt和zt均是平稳随机 过程；随机误差项μxt和μzt是白噪声序列，并且它们之间不相 关。系数b12表示变量的zt的变化对变量xt的影响；γ21表示xt-1 的变化对zt的滞后影响。该模型同样可以用如下向量形式表 达，即